ขั้นตอนวิธีฮอปครอฟท์-คาร์พ

ขั้นตอนวิธีฮอปครอฟท์-คาร์พ (แม่แบบ:Langx) เป็นขั้นตอนวิธี ที่มีข้อมูลนำเข้าเป็นกราฟสองส่วน และมีผลลัพธ์เป็นจำนวนการจับคู่ที่มากที่สุด นั่นคือเซ็ตของเส้นเชื่อมที่มากที่สุดที่เป็นไปได้โดยที่ไม่มีเส้นเชื่อมสองเส้นที่ต่างกันใด ๆ เชื่อมไปยังจุดเดียวกัน ใช้เวลาในการทำงานเป็น $O (m \sqrt{n})$ ในกรณีแย่สุด, โดย $O$ คือ สัญกรณ์โอใหญ่, $m$ คือ จำนวนของเส้นเชื่อมในกราฟ, และ $n$ คือจำนวนจุดในกราฟ สำหรับกราฟซับซ้อน ใช้เวลาในการทำงานเป็น $O (n^{\frac{5}{2}})$ และสำหรับกราฟแบบสุ่ม ใช้เวลาในการทำงานเป็นเชิงเส้น

ขั้นตอนวิธีฮอปครอฟท์-คาร์พคิดค้นโดยจอห์น ฮอปครอฟท์และริชาร์ด คาร์พ^[1] เป็นขั้นตอนวิธีสำหรับการจับคู่เช่นเดียวกับขั้นตอนวิธีฮังกาเรียนและแม่แบบ:Harvtxt^[2] ขั้นตอนวิธีฮอปครอฟท์-คาร์พทำโดยการเพิ่มขนาดของการจับคู่ซ้ำ ๆ โดยการหาวิถีแต่งเติม ใช้การวนซ้ำ $O (\sqrt{n})$ รอบ โดนหลักการเดียวกันนี้ยังใช้พัฒนาขั้นตอนวิธีที่ซับซ้อนขึ้นสำหรับการจับคู่ในกราฟที่ไม่ใช่กราฟสองส่วน โดยใช้เวลาในการทำงานเหมือนกับขั้นตอนวิธีฮอปครอฟท์-คาร์พ

วิถีแต่งเติม

แนวคิดพื้นฐานของขั้นตอนวิธีนี้ขึ้นอยู่กับวิถีแต่งเติม

จุดอิสระ คือ จุดที่ไม่เชื่อมต่อกับเส้นเชื่อมใด ๆ ในการจับคู่ $M$

วิถีแต่งเติม คือ วิถีที่เริ่มต้นจากจุดอิสระไปยังจุดอิสระ โดยวิถีนี้ จะผ่านเส้นเชื่อมทั้งที่มีการจับคู่อยู่แล้วและยังไม่มีการจับคู่สลับกันไป

$n$ คือ ขนาดของการจับคู่ $M$

$P$ คือ วิถีแต่งเติมที่สัมพันธ์กับ $M$

จะได้ว่า ผลต่างสมมาตรของเซ็ตของเส้นเชื่อม $M \oplus P$ ทำให้เกิดการจับคู่ที่มีขนาด $n + 1$ ดังนั้น จะใช้วิถีแต่งเติมเพื่อขยายขนาดของการจับคู่ได้

ในทางกลับกัน สมมติว่าการจับคู่ $M$ ไม่ใช่วิธีที่ดีที่สุด ให้ผลต่างสมมาตร $P = M \oplus M^{*}$ โดย $M^{*}$ คือการจับคู่ที่ดีที่สุด จะได้ $P$ คือวิถีแต่งเติมหลายๆวิถีที่ไม่ต่อเนื่องกัน และจำนวนวิถีใน $P$ เท่ากับความแตกต่างของขนาดของ $M$ และ $M *$ ดังนั้น จะหยุดขั้นตอนวิธีนี้และจะได้การจับคู่ $M$ ที่ดีที่สุดเมื่อไม่สามารถหาวิถีแต่งเติมได้

วิถีแต่งเติมในปัญหาการจับคู่ มีลักษณะคล้ายกับวิถีแต่งเติมในปัญหาการไหลมากสุด นั่นคือวิถีแต่งเติมจะเพิ่มขนาดของการไหล โดยสามารถเปลี่ยนแปลงปัญหาการจับคู่กราฟสองส่วนเป็นปัญหาการไหลมากสุดได้ เช่น การเปลี่ยนวิถีทดแทนในปัญหาการจับคู่เป็นวิถีแต่งเติมในปัญหาการไหล^[3] การนำเทคนิคที่ใช้ในขั้นตอนวิธีฮอปครอฟท์-คาร์พ ไปใช้ในข่ายงานการไหล รู้จักกันในชื่อขั้นตอนวิธีของดีนิซ

ขั้นตอนวิธี

ให้ $U$ และ $V$ เป็นเซ็ตที่แบ่งกราฟสองส่วน $G$ ออกเป็นสองส่วน และให้เซ็ต $M$ แสดงการจับคู่ใด ๆ จาก $U$ ไปยัง $V$

ขั้นตอนวิธีนี้แบ่งการทำงานเป็นวัฏภาค โดยทุกๆวัฏภาคมีขั้นตอนดังนี้

ใช้การค้นหาตามแนวกว้างแบ่งจุดในกราฟเป็นชั้น โดยเริ่มต้นค้นหาจากจุดอิสระใน $U$ และถือว่าจุดที่เริ่มค้นหาเป็นชั้นแรก ในระดับแรกของการค้นหาตามแนวกว้างจะมีการท่องไปยังเส้นเชื่อมที่ไม่มีการจับคู่เท่านั้น (นั่นคือ $U$ ไม่มีการเชื่อมต่อกับเส้นเชื่อมที่มีการจับคู่ใดๆ) และในระดับต่อๆไปของการค้นหาตามแนวกว้าง การท่องไปในเส้นเชื่อมจะต้องทำระหว่างเส้นเชื่อมที่มีการจับคู่และเส้นเชื่อมที่ไม่มีการจับคู่ นั่นคือ เมื่อการค้นหาสิ้นสุดลง จากจุดใน $U$ จะท่องไปในเส้นเชื่อมที่ไม่มีการจับคู่เท่านั้น แต่จากจุดใน $V$ จะท่องไปในเส้นเชื่อมที่มีการจับคู่แล้วเท่านั้น การค้นหาจะสิ้นสุดเมื่อพบชั้นแรกที่มีจุดอิสระใน $V$ ที่ถูกเข้าถึงแล้วอย่างน้อยหนึ่งจุด กำหนดให้เป็นชั้น $k$
นำทุกๆจุดอิสระใน $V$ ที่ระดับชั้น $k$ ใส่ไปในเซ็ต $F$ นั่นคือ จุด $v$ จะถูกใส่ใน $F$ ก็ต่อเมื่อจุดนั้นถูกพบในวิถีแต่งเติมที่สั้นที่สุดซึ่งได้มาจากการค้นหาตามแนวกว้าง
ทำการหาจำนวนวิถีแต่งเติมความยาว $k$ ที่มากที่สุดที่ไม่ติดกัน โดยการค้นหาตามแนวลึกจาก $F$ ไปยังจุดอิสระใน $U$ โดยการใช้ชั้นจากการค้นหาตามแนวกว้างเพื่อเป็นแนวทางการค้นหา การค้นหาตามแนวลึกจะค้นไปยังจุดที่ยังไม่เคยพบในชั้นก่อนหน้า และในต้นไม้ของค้นหาตามแนวลึก จุดเชื่อมต่อใดๆในวิถีที่ได้จะเชื่อมต่อระหว่างเส้นเชื่อมที่ถูกจับคู่แล้วและเส้นเชื่อมที่ยังไม่ได้จับคู่เท่านั้น เมื่อพบวิถีแต่งเติมที่เริ่มจากจุดใน $F$ แล้ว จะทำการค้นหาตามแนวลึกใหม่ โดยทำจากจุดเริ่มต้นถัดไปใน $F$
ทุกๆวิถีที่ได้มาจะถูกนำไปเพิ่มขนาดของ $M$

ขั้นตอนวิธีนี้จะสิ้นสุดเมื่อไม่พบวิถีแต่งเติมจากการค้นหาตามแนวกว้างในวัฏภาคใดๆ

วิเคราะห์การทำงาน

แต่ละวัฏภาคประกอบด้วยการค้นหาตามแนวกว้างหนึ่งครั้งและการค้นหาตามแนวลึกหนึ่งครั้ง ดังนั้นในวัฏภาคหนึ่งๆจะใช้เวลาเชิงเส้น เพราะฉะนั้น สำหรับ $\sqrt{n}$ วัฏภาคแรก ในกราฟที่มี $n$ จุด และ $m$ เส้นเชื่อม จะใช้เวลาทั้งหมด $O (m \sqrt{n})$

โดยแสดงได้ว่า ในทุกๆวัฏภาค ความยาวของวิถีแต่งเติมที่สั้นที่สุดจะมีการเพิ่มความยาวขึ้นเสมอ นั่นคือ ในแต่ละวัฏภาค วิถีแต่งเติมอื่นๆที่เหลืออยู่ต้องมีความยาวมากกว่าความยาวปัจจุบันเสมอ เพราะฉะนั้นเมื่อ $\sqrt{n}$ วัฏภาคแรกในขั้นตอนวิธีสิ้นสุดลง วิถีแต่งเติมที่สั้นที่สุดจะมีเส้นเชื่อมอย่างน้อย $\sqrt{n}$ เส้นเชื่อม อย่างไรก็ตามผลต่างสมมาตรระหว่างการจับคู่ที่ดีที่สุดและการจับคู่ $M$ ที่ได้มาจากแต่ละวัฏภาค จะก่อให้เกิดวิถีแต่งเติมหลายๆวิถีที่ไม่ต่อเนื่องกัน นั่นคือ ถ้าแต่ละวิถีในเซ็ตมีความยาวอย่างน้อยเท่ากับ $\sqrt{n}$ แล้ว จะมีวิถีได้อย่างมากที่สุดจำนวน $\sqrt{n}$ วิถี และขนาดของการจับคู่ที่ดีที่สุดจะมีความแตกต่างจากขนาดของ $M$ ได้อย่างมากเท่ากับ $\sqrt{n}$ เส้นเชื่อม และเนื่องจากว่าทุกวัฏภาคของขั้นตอนวิธีนี้จะมีการเพิ่มขนาดของการจับคู่เสมอ ดังนั้นก่อนที่ขั้นตอนวิธีจะสิ้นสุด จะมีวัฏภาคเพิ่มได้อย่างมากที่สุดอีกจำนวน $\sqrt{n}$ วัฏภาค

จะได้ว่า ขั้นตอนวิธีนี้มีการทำงานอย่างมากที่สุด $2 \sqrt{n}$ วัฏภาค ดังนั้น จะได้เวลาทั้งหมดในการทำงานคือ $O (m \sqrt{n})$ สำหรับกรณีแย่สุด

อย่างไรก็ตาม ในหลายๆกรณี เวลาที่ใช้โดยขั้นตอนวิธีนี้อาจจะเร็วกว่าในการวิเคราะห์กรณีแย่สุด เช่น ในกรณีเฉลี่ยสำหรับกราฟกระจายสองส่วนแบบกราฟสุ่ม แม่แบบ:Harvtxt^[4] ได้แสดงว่า ในการจับคู่ที่ไม่ใช่การจับคู่ที่ดีที่สุด วิถีแต่งเติมที่ได้มีโอกาสสูงที่จะมีความยาวเป็นลอการิทึม (พัตนาจากผลของ แม่แบบ:Harvtxt^[5]) ดังนั้น สำหรับกราฟเหล่านี้ ขั้นตอนวิธีฮอปครอฟท์-คาร์พ จะมี $O (\log (n))$ วัฏภาคและจะมีเวลาในการทำงานเท่ากับ $O (m \log (n))$

เปรียบเทียบกับขั้นตอนวิธีจับคู่กราฟสองส่วนอื่นๆ

สำหรับกราฟกระจายขั้นตอนวิธีฮอปครอฟท์-คาร์พ เป็นขั้นตอนวิธีที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดในกรณีแย่สุด แต่สำหรับกราฟซับซ้อนขั้นตอนวิธีโดย แม่แบบ:Harvtxt^[6] สามารถทำงานได้ดีกว่าเล็กน้อย คือ $O (n^{1.5} (\frac{m}{\log (n)})^{0.5})$ โดยเป็นขั้นตอนวิธีที่มีพื้นฐานจากขั้นตอนวิธีการไหลมากสุดดัน-ติดป้ายซ้ำซึ่งหลังจากการจับคู่โดยขั้นตอนวิธีนี้แล้วจะสลับมาใช้วิธีฮอปครอฟท์-คาร์พ

มีผู้ทดลองเปรียบเทียบขั้นตอนวิธีจับคู่กราฟสองส่วน ผลลัพธ์ที่ได้ปรากฏว่าขั้นตอนวิธีฮอปครอฟท์-คาร์พไม่ดีเหมือนกับในทฤษฎี เมื่อเทียบกับแผนการทางกว้างและแผนการทางลึกเพื่อหาวิถีแต่งเติม และเทคนิกดัน-ติดป้ายซ้ำ^[7]^[8]^[9]^[10]

กราฟที่ไม่ใช่กราฟสองส่วน

การหาจำนวนสมาชิกจับคู่มากสุดในกราฟที่ไม่ใช่กราฟสองส่วน สามารถใช้แนวคิดเดียวกับการหาจำนวนมากสุดของวิถีแต่งเติมที่สั้นที่สุดได้ ดังนั้นจะได้ขั้นตอนวิธีที่มี $O (\sqrt{n})$ วัฏภาค อย่างไรก็ตาม สำหรับกราฟที่ไม่ใช่กราฟสองส่วน การหาวิถีแต่งเติมในแต่ละวัฏภาคทำได้ยากและช้ากว่า แม่แบบ:Harvtxt^[11] ได้แสดงถึงขั้นตอนวิธีในแต่ละวัฏภาคโดยใช้เวลาเชิงเส้นในกราฟที่ไม่ใช่กราฟสองส่วน ซึ่งใช้เวลาเท่ากับขั้นตอนวิธีฮอปครอฟท์-คาร์พ แต่เทคนิกที่ไมคาไล-วาซิรานีใช้นั้นมีความซับซ้อนและยังไม่ได้รับการพิสูจน์อย่างสมบูรณ์ นอกจากนี้ยังมีขั้นตอนวิธีที่อื่น ๆ อีก ^[12]

รหัสเทียม

 1 /*
 2   G = G₁ ∪ G₂ ∪ {จุดว่าง}
 3   G₁ และ G₂ คือส่วนย่อยในกราฟสองส่วน และ จุดว่าง เป็นจุดพิเศษ
 4 */
 5
 6 ฟังก์ชัน ค้นหาตามแนวกว้าง()
 7     สำหรับทุกๆจุด v ใน G₁
 8         ถ้า คู่ของ v เท่ากับ จุดว่าง
 9             กำหนด ระยะทางของ v เป็น 0
10             เพิ่ม v ลงในแถวคอย
11         ไม่เช่นนั้น
12             กำหนด ระยะทางของ v เป็น ∞
13     กำหนด ระยะทางของ จุดว่าง เป็น ∞
14     ในขณะที่ แถวคอยไม่ว่าง
15         กำหนด v เป็น จุดหน้าสุดของแถวคอย และนำจุดหน้าสุดของแถวคอยออกไป
16         สำหรับทุกๆจุด u ที่มีเส้นเชื่อมกับ v
17             ถ้า ระยะทางของคู่ของ u เท่ากับ ∞
18                 กำหนด ระยะทางของคู่ของ u เป็น ระยะทางของ v + 1
29                 เพิ่ม คู่ของ u ลงในแถวคอย
20     คืนค่า ระยะทางของจุดว่างเท่ากับ ∞ ใช่หรือไม่
21
22 ฟังก์ชัน ค้นหาตามแนวลึก (v)
23     ถ้า v ไม่เท่ากับ จุดว่าง
24         สำหรับทุกๆจุด u ที่มีเส้นเชื่อมกับ v
25             ถ้า ระยะทางของคู่ของ u เท่ากับ ระยะทางของ v + 1
26                 ถ้า ค้นหาตามแนวลึก(คู่ของ u) เป็นจริง
27                     กำหนด คู่ของ u เป็น v
28                     กำหนด คู่ของ v เป็น u
39                     คืนค่า จริง
30         กำหนด ระยะทางของ v เป็น ∞
31         คืนค่า เท็จ
32     คืนค่า จริง
33
34 ฟังก์ชัน ฮอปครอฟท์-คาร์พ
35     สำหรับทุกๆจุด v ใน G
36         กำหนด คู่ของ v เป็น จุดว่าง
37     กำหนด จำนวนการจับคู่ เป็น 0
38     ในขณะที่ ค้นหาตามแนวกว้าง() เป็นจริง
49         สำหรับทุกๆจุด v ใน G₁
40             ถ้า คู่ของ v เท่ากับ จุดว่าง
41                 ถ้า ค้นหาตามแนวลึก(v) เป็นจริง
42                     กำหนด จำนวนการจับคู่ เป็น จำนวนการจับคู่ + 1
44     คืนค่า จำนวนการจับคู่

ดูเพิ่ม

อ้างอิง

แม่แบบ:รายการอ้างอิง

↑ แม่แบบ:Harvtxt;แม่แบบ:Harvtxt, An $n \frac{5}{2}$ algorithm for maximum matchings in bipartite graphs, SIAM Journal on Computing 2 (4): หน้า 225–231.
↑ แม่แบบ:Harvtxt, "Paths, Trees and Flowers", Canadian J. Math 17: หน้า 449–467.
↑ แม่แบบ:Harvtxt, Network Flows: Theory, Algorithms and Applications, Prentice-Hall, บท 12.3, bipartite cardinality matching problem, หน้า 469–470.
↑ แม่แบบ:Harvtxt, "Matching algorithms are fast in sparse random graphs", Theory of Computing Systems 39 (1): หน้า 3–14.
↑ แม่แบบ:Harvtxt, "Average-case analysis of algorithms for matchings and related problems", Journal of the ACM 41 (6): หน้า 1329–1356.
↑ แม่แบบ:Harvtxt, "Computing a maximum cardinality matching in a bipartite graph in time $𝒪 (n^{1.5} \sqrt{\frac{m}{\log n}})$ ", Information Processing Letters 37 (4): หน้า 237–240.
↑ แม่แบบ:Harvtxt, A faster implementation of a bipartite cardinality matching algorithm, Tech. Rep. 90-MSC-005, Faculty of Commerce and Business Administration, Univ. of British Columbia.
↑ แม่แบบ:Harvtxt, The exploitation of sparsity in large scale linear programming problems – Data structures and restructuring algorithms, Ph.D. thesis, Brunel University. As cited by แม่แบบ:Harvtxt.
↑ แม่แบบ:Harvtxt, "New experimental results for bipartite matching", Proc. Netflow93, Dept. of Informatics, Univ. of Pisa, หน้า 211–216.
↑ แม่แบบ:Harvtxt, Sequential and parallel experimental results with bipartite matching algorithms, Tech. Rep. IC-96-09, Inst. of Computing, Univ. of Campinas.
↑ แม่แบบ:Harvtxt, An $O (\sqrt{| V |} \cdot | E |)$ algorithm for finding maximum matching in general graphs", Proc. 21st IEEE Symp. Foundations of Computer Science, หน้า 17–27.
↑ แม่แบบ:Harvtxt, A Simplified Realization of the Hopcroft-Karp Approach to Maximum Matching in General Graphs, Tech. Rep. 85232-CS, Computer Science Department, Univ. of Bonn.

[1] แม่แบบ:Harvtxt;แม่แบบ:Harvtxt, An $n \frac{5}{2}$ algorithm for maximum matchings in bipartite graphs, SIAM Journal on Computing 2 (4): หน้า 225–231.

[2] แม่แบบ:Harvtxt, "Paths, Trees and Flowers", Canadian J. Math 17: หน้า 449–467.

[3] แม่แบบ:Harvtxt, Network Flows: Theory, Algorithms and Applications, Prentice-Hall, บท 12.3, bipartite cardinality matching problem, หน้า 469–470.

[4] แม่แบบ:Harvtxt, "Matching algorithms are fast in sparse random graphs", Theory of Computing Systems 39 (1): หน้า 3–14.

[5] แม่แบบ:Harvtxt, "Average-case analysis of algorithms for matchings and related problems", Journal of the ACM 41 (6): หน้า 1329–1356.

[6] แม่แบบ:Harvtxt, "Computing a maximum cardinality matching in a bipartite graph in time $𝒪 (n^{1.5} \sqrt{\frac{m}{\log n}})$ ", Information Processing Letters 37 (4): หน้า 237–240.

[7] แม่แบบ:Harvtxt, A faster implementation of a bipartite cardinality matching algorithm, Tech. Rep. 90-MSC-005, Faculty of Commerce and Business Administration, Univ. of British Columbia.

[8] แม่แบบ:Harvtxt, The exploitation of sparsity in large scale linear programming problems – Data structures and restructuring algorithms, Ph.D. thesis, Brunel University. As cited by แม่แบบ:Harvtxt.

[9] แม่แบบ:Harvtxt, "New experimental results for bipartite matching", Proc. Netflow93, Dept. of Informatics, Univ. of Pisa, หน้า 211–216.

[10] แม่แบบ:Harvtxt, Sequential and parallel experimental results with bipartite matching algorithms, Tech. Rep. IC-96-09, Inst. of Computing, Univ. of Campinas.

[11] แม่แบบ:Harvtxt, An $O (\sqrt{| V |} \cdot | E |)$ algorithm for finding maximum matching in general graphs", Proc. 21st IEEE Symp. Foundations of Computer Science, หน้า 17–27.

[12] แม่แบบ:Harvtxt, A Simplified Realization of the Hopcroft-Karp Approach to Maximum Matching in General Graphs, Tech. Rep. 85232-CS, Computer Science Department, Univ. of Bonn.

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]